Untuk sekian lama, manusia telah digunakan untuk melaksanakan beberapa tugas yang paling berlebihan atas nama proses dan aliran kerja. Dedikasi kuasa manusia untuk melaksanakan pekerjaan yang membosankan telah mengakibatkan penggunaan kebolehan dan sumber yang berkurangan untuk menyelesaikan kebimbangan yang sebenarnya menuntut keupayaan manusia.
Walau bagaimanapun, dengan bermulanya Kecerdasan Buatan (AI), khususnya Gen AI dan teknologi sekutunya seperti Model Bahasa Besar (LLM), kami telah berjaya mengautomasikan tugas berlebihan. Ini telah membuka jalan kepada manusia untuk memperhalusi kemahiran mereka dan memikul tanggungjawab khusus yang mempunyai kesan dunia sebenar.
Pada masa yang sama, perusahaan telah menemui potensi yang lebih baharu untuk AI dalam bentuk kes penggunaan dan aplikasi dalam pelbagai aliran, semakin bergantung pada mereka untuk mendapatkan cerapan, boleh diambil tindakan, penyelesaian konflik dan juga ramalan hasil. Statistik juga mendedahkan bahawa menjelang 2025, lebih 750 juta apl akan dikuasakan oleh LLM.
Apabila LLM semakin menonjol, pakar teknologi dan perusahaan teknologi menjadi tanggungjawab kami untuk membuka tahap 2, yang berasaskan aspek AI yang bertanggungjawab dan beretika. Dengan LLM mempengaruhi keputusan dalam domain sensitif seperti penjagaan kesihatan, perundangan, rantaian bekalan dan banyak lagi, mandat untuk model kalis mudah dan kedap udara menjadi tidak dapat dielakkan.
Jadi, bagaimanakah kita memastikan LLM boleh dipercayai? Bagaimanakah kita menambah lapisan kredibiliti dan akauntabiliti semasa membangunkan LLM?
Penilaian LLM adalah jawapannya. Dalam artikel ini, kami akan menguraikan secara anekdot apakah penilaian LLM, beberapa Metrik penilaian LLM, kepentingannya dan banyak lagi.
Mari kita mulakan.
Apakah Penilaian LLM?
Dalam perkataan yang paling mudah, penilaian LLM ialah proses menilai kefungsian LLM dalam aspek sekitar:
- Ketepatan
- Kecekapan
- Amanah
- Dan keselamatan
Penilaian LLM berfungsi sebagai bukti prestasinya dan memberi pembangun dan pemegang kepentingan pemahaman yang jelas tentang kekuatan, had, skop penambahbaikan dan banyak lagi. Amalan penilaian sedemikian juga memastikan projek LLM dioptimumkan dan ditentukur secara konsisten supaya ia sentiasa sejajar dengan matlamat perniagaan dan hasil yang diharapkan.
Mengapa Kita Perlu Menilai LLM?
LLM seperti GPT 4.o, Gemini dan banyak lagi menjadi semakin penting dalam kehidupan seharian kita. Selain daripada aspek pengguna, perusahaan menyesuaikan dan mengguna pakai LLM untuk melaksanakan pelbagai tugas organisasi mereka melalui penggunaan chatbot, dalam penjagaan kesihatan untuk mengautomasikan penjadualan janji temu, dalam logistik untuk pengurusan armada dan banyak lagi.
Apabila pergantungan pada LLM meningkat, model sedemikian menjadi penting untuk menjana respons yang tepat dan kontekstual. Proses daripada Penilaian LLM berpunca daripada faktor-faktor seperti:
- Meningkatkan fungsi dan prestasi LLM serta mengukuhkan kredibiliti mereka
- Meningkatkan keselamatan dengan memastikan pengurangan berat sebelah dan penjanaan tindak balas yang berbahaya dan penuh kebencian
- Memenuhi keperluan pengguna supaya mereka mampu menjana respons seperti manusia dalam situasi santai dan kritikal
- Mengenal pasti jurang dari segi bidang yang model memerlukan penambahbaikan
- Mengoptimumkan penyesuaian domain untuk penyepaduan industri yang lancar
- Menguji sokongan berbilang bahasa dan banyak lagi
Aplikasi Penilaian Prestasi LLM
LLM ialah penggunaan kritikal dalam perusahaan. Walaupun sebagai alat untuk pengguna, LLM mempunyai implikasi yang serius dalam membuat keputusan.
Itulah sebabnya menilai dengan teliti mereka melangkaui latihan akademik. Ia adalah satu proses yang ketat yang perlu diterapkan pada tahap budaya untuk memastikan akibat negatif dijauhi.
Untuk memberi anda gambaran pantas tentang sebab penilaian LLM penting, berikut ialah beberapa sebab:
Menilai Prestasi
Prestasi LLM ialah sesuatu yang dioptimumkan secara konsisten walaupun selepas penggunaan. Penilaian mereka memberi pandangan mata tentang cara mereka memahami bahasa dan input manusia, cara mereka memproses keperluan dengan tepat dan mendapatkan maklumat yang berkaitan.
Ini dilakukan secara meluas dengan menggabungkan pelbagai metrik yang sejajar dengan LLM dan matlamat perniagaan.
Kenal pasti & Kurangkan Bias
Penilaian LLM memainkan peranan penting dalam mengesan dan menghapuskan berat sebelah daripada model. Semasa fasa latihan model, bias melalui set data latihan diperkenalkan. Set data sebegini selalunya menghasilkan keputusan berat sebelah yang secara semula jadi prejudis. Dan perusahaan tidak mampu untuk melancarkan LLM yang sarat dengan berat sebelah. Untuk menghapuskan berat sebelah secara konsisten daripada sistem, penilaian dijalankan untuk menjadikan model lebih objektif dan beretika.
Penilaian Kebenaran Tanah
Kaedah ini menganalisis dan membandingkan keputusan yang dijana oleh LLMS dengan fakta dan hasil sebenar. Dengan melabelkan hasil, keputusan ditimbang dengan ketepatan dan kaitannya. Aplikasi ini membolehkan pembangun memahami kekuatan dan batasan model, membolehkan mereka mengambil langkah pembetulan dan teknik pengoptimuman selanjutnya.
Perbandingan Model
Penyepaduan peringkat perusahaan LLM melibatkan pelbagai faktor seperti kecekapan domain model, set data yang dilatih dan banyak lagi. Semasa fasa penyelidikan objektif, LLM dinilai berdasarkan model mereka untuk membantu pihak berkepentingan memahami model mana yang akan menawarkan keputusan terbaik dan tepat untuk barisan perniagaan mereka.
Rangka Kerja Penilaian LLM
Terdapat pelbagai rangka kerja dan metrik tersedia untuk menilai kefungsian LLM. Walau bagaimanapun, tiada peraturan praktikal untuk dilaksanakan dan keutamaan kepada a Rangka kerja penilaian LLM merujuk kepada keperluan dan matlamat projek tertentu. Tanpa terlalu teknikal, mari kita fahami beberapa rangka kerja biasa.
Penilaian khusus konteks
Rangka kerja ini menimbang domain atau konteks perniagaan sesebuah perusahaan dan tujuan menyeluruhnya terhadap kefungsian LLM yang sedang dibina. Pendekatan ini memastikan respons, nada, bahasa dan aspek output yang lain disesuaikan untuk konteks dan perkaitan serta tiada peruntukan untuk mengelakkan kerosakan reputasi.
Sebagai contoh, LLM yang direka untuk digunakan di sekolah atau institusi akademik akan dinilai untuk bahasa, berat sebelah, maklumat salah, ketoksikan dan banyak lagi. Sebaliknya LLM yang digunakan sebagai chatbot untuk kedai e-Dagang akan dinilai untuk analisis teks, ketepatan output yang dijana, keupayaan untuk menyelesaikan konflik dalam perbualan yang minimum dan banyak lagi.
Untuk pemahaman yang lebih baik, berikut ialah senarai metrik penilaian yang sesuai untuk penilaian khusus konteks:
| Relevan | Adakah respons model sejajar dengan gesaan/pertanyaan pengguna? |
| Ketepatan soal jawab | Ini menilai keupayaan model untuk menjana respons kepada gesaan langsung dan mudah. |
| markah BLEU | Disingkat sebagai Bilingual Evaluation Understudy, ini menilai output model dan rujukan manusia untuk melihat sejauh mana tindak balasnya terhadap manusia. |
| Ketoksikan | Ini menyemak sama ada respons adalah adil dan bersih, tanpa kandungan berbahaya atau kebencian. |
| Skor ROGUE | ROGUE adalah singkatan kepada Pemahaman Berorientasikan Ingatan Untuk Penilaian Gisting dan memahami nisbah kandungan rujukan kepada ringkasan yang dihasilkannya. |
| Hallucination | Sejauh manakah tepat dan betul dari segi fakta adalah tindak balas yang dihasilkan oleh model? Adakah model tersebut berhalusinasi dengan respons yang tidak logik atau pelik? |
Penilaian dipacu pengguna
Dianggap sebagai piawaian emas bagi penilaian, ini melibatkan kehadiran manusia dalam meneliti persembahan LLM. Walaupun ini adalah luar biasa untuk memahami selok-belok yang terlibat dalam gesaan dan hasil, ia sering memakan masa khususnya apabila ia berkaitan dengan cita-cita berskala besar.
Metrik UI/UX
Terdapat prestasi standard LLM di satu pihak dan terdapat pengalaman pengguna di sisi lain. Kedua-duanya mempunyai perbezaan yang ketara apabila memilih metrik penilaian. Untuk memulakan proses, anda boleh mempertimbangkan faktor seperti:
- Kepuasan pengguna: Apakah perasaan pengguna apabila menggunakan LLM? Adakah mereka kecewa apabila gesaan mereka disalahfahamkan?
- Masa Respons: Adakah pengguna merasakan model mengambil masa terlalu lama untuk menjana respons? Sejauh manakah pengguna berpuas hati dengan fungsi, kelajuan dan ketepatan model tertentu?
- Pemulihan ralat: Kesilapan berlaku tetapi adakah model berkesan membetulkan kesilapannya dan menjana tindak balas yang sesuai? Adakah ia mengekalkan kredibiliti dan kepercayaannya dengan menjana respons yang ideal?
Metrik pengalaman pengguna menetapkan a Penanda aras penilaian LLM dalam aspek ini, memberikan pandangan pembangun tentang cara mengoptimumkan mereka untuk prestasi.
Tugasan Penanda Aras
Salah satu rangka kerja terkemuka yang lain termasuk penilaian seperti MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA dan banyak lagi. Rangka kerja ini terdiri daripada set soalan dan respons piawai untuk mengukur prestasi model. Salah satu perbezaan utama antara pendekatan lain dan ini adalah bahawa ia adalah rangka kerja generik yang sesuai untuk analisis objektif LLM. Ia berfungsi berbanding set data generik dan mungkin tidak memberikan cerapan penting untuk kefungsian model berkenaan dengan domain, niat atau tujuan tertentu.
Penilaian Model LLM Vs. Penilaian Sistem LLMz
Mari kita pergi sedikit lebih mendalam dalam memahami pelbagai jenis teknik penilaian LLM. Dengan membiasakan diri dengan spektrum menyeluruh metodologi penilaian, pembangun dan pihak berkepentingan berada dalam kedudukan yang lebih baik untuk menilai model dengan lebih baik dan menyelaraskan matlamat dan hasil mereka secara kontekstual.
Selain daripada penilaian model LLM, terdapat konsep tersendiri yang dipanggil penilaian sistem LLM. Walaupun yang pertama membantu mengukur prestasi dan keupayaan objektif model, penilaian sistem LLM menilai prestasi model dalam konteks, tetapan atau rangka kerja tertentu. Ini memberi penekanan pada domain model dan aplikasi dunia sebenar dan interaksi pengguna yang mengelilinginya.
| Penilaian Model | Penilaian Sistem |
| Ia memberi tumpuan kepada prestasi dan kefungsian model. | Ia memberi tumpuan kepada keberkesanan model berkenaan dengan kes penggunaannya yang khusus. |
| Generik, semua penilaian merangkumi merentasi pelbagai senario dan metrik | Kejuruteraan dan pengoptimuman segera untuk meningkatkan pengalaman pengguna |
| Penggabungan metrik seperti koheren, kerumitan, MMLU dan banyak lagi | Penggabungan metrik seperti ingat semula, ketepatan, kadar kejayaan khusus sistem dan banyak lagi |
| Hasil penilaian secara langsung mempengaruhi pembangunan asas | Hasil penilaian mempengaruhi dan meningkatkan kepuasan dan interaksi pengguna |
Memahami Perbezaan Antara Penilaian Dalam Talian Dan Luar Talian
LLM boleh dinilai dalam talian dan luar talian. Setiap satu menawarkan set kebaikan dan keburukan sendiri dan sesuai untuk keperluan tertentu. Untuk memahami perkara ini dengan lebih lanjut, mari kita pecahkan perbezaannya.
| Penilaian Dalam Talian | Penilaian Luar Talian |
| Penilaian berlaku antara LLM dan data yang disuap pengguna sebenar. | Ini dijalankan dalam persekitaran penyepaduan sedar terhadap set data sedia ada. |
| Ini merakam prestasi LLM secara langsung dan mengukur kepuasan dan maklum balas pengguna dalam masa nyata. | Ini memastikan prestasi memenuhi kriteria fungsi asas yang layak untuk model itu ditayangkan secara langsung. |
| Ini sesuai sebagai latihan selepas pelancaran, seterusnya mengoptimumkan prestasi LLM untuk pengalaman pengguna yang dipertingkatkan. | Ini sesuai sebagai latihan prapelancaran, menjadikan model itu sedia pasaran. |
Amalan Terbaik Penilaian LLM
Walaupun proses menilai LLM adalah rumit, pendekatan yang sistematik boleh menjadikannya lancar dari kedua-dua aspek operasi perniagaan dan kefungsian LLM. Mari lihat beberapa amalan terbaik untuk menilai LLM.
Menggabungkan LLMOps
Dari segi falsafah, LLMOps adalah serupa dengan DevOps, memfokuskan terutamanya pada automasi, pembangunan berterusan dan peningkatan kerjasama. Perbezaan di sini ialah LLMOps menyokong kerjasama dalam kalangan saintis data, pasukan operasi dan pembangun pembelajaran mesin.
Selain itu, ia juga membantu dalam mengautomasikan saluran pembelajaran mesin dan mempunyai rangka kerja untuk memantau prestasi model secara konsisten untuk maklum balas dan pengoptimuman. Keseluruhan penggabungan LLMOps memastikan model anda berskala, tangkas dan boleh dipercayai selain daripada memastikan ia mematuhi mandat dan rangka kerja kawal selia.
Penilaian Dunia Sebenar Maksimum
Salah satu cara yang diuji masa untuk melaksanakan proses penilaian LLM yang kedap udara adalah dengan menjalankan sebanyak mungkin penilaian dunia sebenar. Walaupun penilaian dalam persekitaran terkawal adalah baik untuk mengukur kestabilan dan kefungsian model, ujian litmus terletak apabila model berinteraksi dengan manusia di sisi lain. Mereka terdedah kepada senario yang tidak dijangka dan pelik, memaksa mereka untuk mempelajari teknik dan mekanisme tindak balas baharu.
Satu Arsenal Metrik Penilaian
Pendekatan monolitik untuk menampilkan metrik penilaian hanya membawa sindrom penglihatan terowong untuk memodelkan persembahan. Untuk paparan yang lebih holistik yang menawarkan pandangan menyeluruh tentang prestasi LLM, anda dicadangkan mempunyai metrik analisis yang pelbagai.
Ini hendaklah seluas dan selengkap mungkin termasuk koheren, kelancaran, ketepatan, perkaitan, pemahaman kontekstual, masa yang diambil untuk mendapatkan semula dan banyak lagi. Lebih banyak titik sentuh penilaian, lebih baik pengoptimuman.
Langkah-Langkah Penandaarasan Kritikal Untuk Mengoptimumkan Prestasi LLM
Penandaarasan model adalah penting untuk memastikan proses penghalusan dan pengoptimuman dimulakan. Untuk membuka jalan kepada proses penandaarasan yang lancar, pendekatan yang sistematik dan tersusun diperlukan. Di sini, kami mengenal pasti proses 5 langkah yang akan membantu anda mencapai perkara ini.
- Penyusunan tugasan penanda aras yang melibatkan pelbagai tugas mudah dan kompleks supaya penandaarasan berlaku merentas spektrum kerumitan dan keupayaan model
- Penyediaan set data, menampilkan set data bebas bias dan unik untuk menilai prestasi model
- Penggabungan gerbang LLM dan proses penalaan halus untuk memastikan LLM menangani tugas bahasa dengan lancar
- Penilaian menggunakan metrik yang betul untuk mendekati proses penandaarasan secara objektif dan meletakkan asas yang kukuh untuk kefungsian model
- Analisis keputusan dan maklum balas berulang, mencetuskan gelung proses pengoptimuman inferens untuk penghalusan lanjut prestasi model
Penyiapan proses 5 langkah ini akan memberi anda pemahaman holistik tentang LLM anda dan kefungsiannya melalui pelbagai senario dan metrik. Sebagai ringkasan metrik penilaian prestasi yang digunakan, berikut ialah jadual ringkas:
| metrik | Tujuan | Solusi |
| Kesempurnaan | Untuk mengukur sebarang ketidakpastian dalam meramalkan token seterusnya | Penguasaan bahasa |
| ROGUE | Untuk membandingkan teks rujukan dan output model | Tugasan khusus ringkasan |
| Kepelbagaian | Untuk menilai kepelbagaian output yang dihasilkan | Variasi dan kreativiti dalam respons |
| Penilaian Manusia | Untuk mempunyai manusia dalam gelung untuk menentukan pemahaman subjektif dan pengalaman dengan model | Kesepaduan dan perkaitan |
Penilaian LLM: Satu Proses Yang Kompleks Namun Perlu
Menilai LLM adalah sangat teknikal dan kompleks. Dengan itu, ia juga merupakan satu proses yang tidak boleh dilangkau memandangkan kepentingannya. Untuk cara terbaik ke hadapan, perusahaan boleh mencampur dan memadankan rangka kerja penilaian LLM untuk mencapai keseimbangan antara menilai kefungsian relatif model mereka untuk mengoptimumkannya untuk penyepaduan domain dalam fasa GTM (Go To Market).
Selain daripada fungsinya, penilaian LLM juga penting untuk meningkatkan keyakinan dalam sistem AI yang dibina perusahaan. Memandangkan Shaip ialah penyokong strategi dan pendekatan AI yang beretika dan bertanggungjawab, kami sentiasa menjamin dan menyuarakan taktik penilaian yang ketat.
Kami benar-benar percaya artikel ini memperkenalkan anda kepada konsep penilaian LLM dan anda mempunyai idea yang lebih baik tentang betapa pentingnya untuk inovasi yang selamat dan terjamin serta kemajuan AI.
